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1.
中国贫困村测度与空间分布特征分析 总被引：7，自引：2，他引：5
农村贫困问题是中国全面建成小康社会的主要障碍之一。面向当前国家瞄准贫困村和贫困人口的精准脱贫战略需求,基于“十二五”期间全国贫困村“整村推进”项目村数据,构建村级多维贫困综合测度模型,并利用加权核密度模型、空间自相关方法等,从不同尺度、不同视角系统测度并分析了研究区贫困村的相对贫困特征。结果表明：① 贫困程度上,“十二五”期间贫困村呈中间大,两头小的“橄榄型”结构,省级、县级尺度下贫困深度与当地经济、区位、政策、自然环境等因素相关;② 空间分布上,全国贫困村分布呈现出东部和西北部稀疏、中部和西南部密集的“夹层”形空间异质性格局,同时存在多个不同量级、呈“星点”式分布的贫困核心;③ 中国贫困村的多维贫困存在较强的全局空间依赖性,局部呈现为高—高区与低—低区集中式分布、高—低区与低—高区离散夹杂式分布,且整体表现为西高东低的“阶梯状”格局。 相似文献
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贫困村空间分布及影响因素分析——以乌蒙山连片特困区为例 总被引：3，自引：0，他引：3
针对目前贫困分布研究以大尺度为主而缺乏对小尺度的关注和致贫因素分析忽略个体效应或背景效应的不足,基于空间贫困视角,以乌蒙山片区为研究区域、贫困村为研究对象,运用空间点模式分析方法探究贫困村空间分布特征,并设计多层线性回归模型从贫困村和县域两个层面综合定量剖析贫困影响因素。研究发现：① 贫困村的空间聚集特征较为明显,总体分布呈现大分散小集中、散点-极核-轴带-团块并存的空间格局。② 贫困村的贫困程度受多层因素的显著影响。其中,村级影响因素为：人口密度、通路率、劳动力比例、遭受自然灾害频次、安全饮用水比例;县级影响因素为：人均地方生产总值、高中阶段毛入学率、植被覆盖率。③ 农村贫困来源于贫困村与县域的双重作用。因此在精准扶贫工作中,政府及相关部门可针对不同尺度对象有针对性地施策,合理配置扶贫资金。 相似文献
3.
中国村域贫困地理格局及其分异机理 总被引：3，自引：1，他引：2
贫困与地理环境之间的关系是贫困地理学理论研究的核心。本文以贫困地域系统和区域多维贫困为理论基础,构建了村域贫困化的理论分析框架,以2013年底中国精准扶贫识别的12.4万个贫困村为研究对象,运用空间自相关、核密度分析和地理探测器等方法,刻画了新时期中国贫困村的空间地理格局,定量探测了贫困村地域分异的主导因子,揭示了村域贫困化与地理环境之间的相互作用机理。结果表明：① 贫困化与地理致贫因子相互作用、相互影响,空间上两者的作用路径和表现形式复杂多样。总体上,可从自然和人文2类要素和环境、经济、社会3个维度来综合识别村域致贫因子。地理环境在贫困化过程中发挥着基础性作用,经济要素是重要的致贫因子,社会要素具有贫困放大效应。② 贫困村分布具有明显的空间集聚性特征。全国贫困村空间分布与胡焕庸线和地势三级阶梯所形成的基础地理格局具有高度一致性,村域贫困化具有明显的垂直分异特征和坡度分异特征,在空间上有1个一级核心区、5个二级核心区、7个三级核心区。③ 地形、资源禀赋、劳动力状况、交通条件和公共服务是中国村域贫困化空间分异的主导因子,且省际间各因子驱动大小差异明显。交互探测结果表明,双因子交互驱动力强于单因子作用,交互作用类型以非线性增强为主。 相似文献
4.
基于G-TOPSIS模型的贫困农户多目标发展评价——以云南福贡县为例 总被引：1，自引：0，他引：1
建立贫困农户多目标发展评价体系,实现不同发展目标下的相对贫困的精准识别与动态监测,成为新阶段扶贫开发的迫切需求。论文面向精准扶贫、乡村振兴和可持续发展战略,基于贫困农户的短期、中期和长期目标,构建基于G-TOPSIS综合评价方法的贫困农户多目标发展评价模型,结合障碍度模型揭示不同发展目标下贫困农户的发展水平、发展差距及其致贫因素,并基于地理探测器对不同发展水平农户减贫的影响因素进行探测。以云南省福贡县为例的研究区实证结果表明:① 研究区目前仍存在大量未脱贫农户,脱贫攻坚的压力依然较大,全面脱贫是福贡县当前最紧迫的发展目标;已脱贫人口距全国和全省农村居民平均发展水平还有较大差距,仍处于相对贫困状态,具有较高的贫困脆弱性,防止返贫、缓解相对贫困的任务艰巨。② 短期目标下,主要致贫因素为劳动力受教育年限、卫生厕所、安全住房、家庭人均纯收入、家庭健康状况;中长期目标下,与全国和本省相比,家庭人均纯收入、劳动力受教育年限、安全住房为主要发展短板。③ 不同发展水平贫困农户空间分布特征存在较大差异,贫困空间分异受基础设施、地形条件、经济区位、自然资源、交通区位等因素的综合影响,农户发展水平越低,空间异质性越强,受地理环境的影响越大。研究结果可为减贫与发展战略的实施与监测提供决策依据与可靠的技术决策支持。 相似文献
5.
深度贫困县是实施精准扶贫工作的重点区域,客观分析深度贫困县贫困格局及其影响因素,可以为制定扶贫策略提供科学依据。论文以黑龙江省海伦市为研究区,基于空间分析和数理统计方法,探索以贫困村和贫困人口为核心的贫困格局及其影响因素。结果表明：① 作为深度贫困县,海伦市贫困村和贫困人口均具有不平衡性,贫困村和贫困人口格局既具有关联性,又具有差异性;② 海伦市贫困村集中分布在150~250 m地形过渡地带,呈现多核心带状式分布态势;③ 海伦市贫困人口分布格局是自然因素与人文因素综合作用的结果,自然地理及农业生产、农村基础设施及社会福利因素是直接影响贫困人口分布格局的关键因素。建议从加强农业农村基础设施建设、提升抵御自然灾害能力,加快种植业结构调整和布局优化、提升农村产业发展水平,提升社会保障水平、降低致贫返贫风险,优化居民点体系、推动乡村各类要素的空间重组、结构重塑、功能重调等方面加强精准扶贫和乡村振兴工作。 相似文献
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中国农村深度贫困的空间扫描与贫困分异机制的地理探测 总被引：2，自引：1，他引：2
从自然和社会经济因素中选取贫困的影响因子,建立评价指标体系,通过Pearson相关分析确定了贫困的主要影响因素,利用GIS空间分析和BP人工神经网络,分别模拟了省域、市域和县域3个尺度下的自然致贫指数与社会经济消贫指数,进一步计算获得了3个尺度下的贫困压力指数,对其空间分布格局进行分析;借助Flexible空间扫描探测识别出深度贫困县,在此基础上运用地理探测器揭示其主导致贫因素,并提出差别化的减贫对策建议。结果表明：① 省域、市域、县域3个尺度的自然致贫指数和贫困压力指数在空间分布上具有较高的一致性,呈现出明显的“东低西高”的空间分布格局;社会经济消贫指数的空间分布一致性不高,县域尺度更为破碎。以黑河—百色线为界,县域贫困压力指数在空间上表现出“大分散、小聚集”的分布状态。识别出的全国贫困县共计655个,主要分布在重点生态功能区和农产品主产区。② 3个尺度下,空间扫描识别出的贫困高风险区主要分布在西北、西南少数民族和边疆地区。县域尺度下识别出208个深度贫困县,多位于省际边缘区。③ 地理探测器识别出深度贫困县的7个致贫主导因素,按照主导因素将深度贫困县划分为地形要素制约型、区位交通制约型、经济收入制约型和生态环境制约型4类。 相似文献
7.
贫困具有多维属性,根据不同社会群体和背景从多维视角定义贫困已成为贫困问题研究的共识。依据Alkire-Foster多维贫困框架,拓展精准扶贫的“两不愁,三保障”识别标准,建立了涵盖教育、健康、居住、生活和收入指标的海南省农户多维贫困评估指标体系,基于海南省70个乡镇、134个贫困村3924户入户调查数据,采用双重临界值法评估了农户及村域多维贫困状况,进而运用地理加权回归(Geographically Weighted Regression,GWR)模型,分析了村域多维贫困影响因素的空间分异。结果显示,调查农户多维贫困率达18.22%,多维贫困程度严重的村多维贫困发生率不一定高,“两不愁、三保障”及收入指标对多维贫困指数的贡献率低。中、西部连片贫困地区多维贫困主要表现为较差的资产状况、不清洁的炊事燃料、较高的家庭成员患病率和较低的家庭成员最高学历。GWR模型分析表明,作为多维贫困最重要的影响因素,户主性别、户主受教育水平、女性劳动力占比和抚养比4个变量估计系数的空间分异明显。总体上,女性户主和低学历户主为主的地区倾向于更易发生多维贫困,二者的影响分别表现为从东到西、从北到南有所增强。女性劳动力占比为负向影响,抚养比为正向影响,呈现出自北向南增强的趋势,体现了海南贫困地区劳动力弱、女性相对更勤劳等典型地域特征。 相似文献
8.
云南农村贫困人口空间结构分析 总被引：6，自引：0，他引：6
贫困问题是制约云南省经济社会发展的重大问题,经过连年的扶贫努力,云南省贫困人口已经大幅下降,云南省的贫困人口分布呈现出以中心区向东西方向扩大,同时向南北方向加强的特征,同时不同的区域导致贫困的因子也存在差别,根据各区域不同致贫因子,来探寻扶贫对策,实施差别化政策将对解决贫困问题起到至关重要的作用。依据云南省各州市贫困发生率作为分类指标,利用GIS技术将云南省贫困人口的空间分布呈现出来,并进行空间分类,按照空间分类差异,寻找各区的主导致贫因子,最终按照不同致贫因子提供相应的扶贫对策。 相似文献
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基于乡村人口转移和农村道路建设的空间贫困破解机理及其对策研究——以贵州省为例 总被引：1，自引：0，他引：1
贫困与地理环境之间交互耦合形成了空间贫困陷阱,本文在对贵州50个国家级贫困县乡村人口转移减贫效应和松桃、威宁、望谟3个典型县域贫困村贫困发生率与农村道路可达性指数空间耦合关系进行实证研究基础上,阐释了破解空间贫困的作用机理,并构建相应政策体系。结果表明：① 贵州国家级贫困县乡村户籍人口向县内城镇转移和县外转移具有显著的减贫效应,但县内城镇转移比县外转移减贫效应的作用力更大。② 松桃县、望谟县极度贫困、可达性较差型和深度贫困、可达性较差型贫困村所占比例在15%左右,威宁为10%左右,对该类型贫困村实施整村易地搬迁和村庄撤并;对具有自然历史文化特色资源的深度贫困、可达性中等型和一般贫困、可达性中等型贫困村应进一步扩展道路宽度,打通断头路,形成网络,增强通行能力。③ 应坚持以县城为中心的就地城镇化和发达地区中心城市、省会城市等异地城镇化并重,加强对转移劳动人口的技能培训,提升其城镇生存能力。继续加大对具有自然历史文化特色资源的保护类村庄的“通村、通组、通户”道路拓宽、硬化等措施,逐步完善自来水、宽带等较为薄弱的基础设施投入力度,推进贫困村基本公共服务均等化;通过发展山区“绿水青山”内生性和外生性产业,引导贫困人口提升自我发展能力。 相似文献
10.
农户贫困脆弱性测度及其影响因素——基于秦巴山区的实证分析 总被引：1，自引：0，他引：1
防止致贫返贫、建立脱贫长效机制是巩固拓展脱贫攻坚成果的关键落脚点。探究农户贫困脆弱性及其机制可为建立预防致贫返贫机制提供思路和借鉴。通过构建贫困脆弱性分析框架和测度体系,以秦巴山区为例,测度农户贫困脆弱性水平,分析贫困脆弱性差异,采用分位数回归模型揭示农户贫困脆弱性的影响因素。结果表明：① 农户贫困脆弱性水平均值为0.046,贫困脆弱性等级呈现“纺锤形”分布。② 农户贫困脆弱性水平及不同维度间差异明显。补贴依赖型、务农主导型农户受健康冲击或教育压力大且适应力薄弱,贫困脆弱性较高。多元型和纯务工型农户具有低风险与低敏感性,适应力较高,贫困脆弱性较低。③ 农户的暴露风险、适应力具有地域分异性,中山区农户自然风险较高且高贫困脆弱性的农户比例大;河谷川塬区农户的适应力较高。④ 建档立卡贫困识别与贫困脆弱性评估结果具有一定差异。⑤ 农户贫困脆弱性受家庭层面的户主受教育程度、健康水平、职业类型、社会连接度、政策依赖性、非农就业人数、生计多样性以及村域层面的地形起伏度、道路可达性、与河流的距离以及教育可及性等因素的影响。 相似文献
11.
Village is an important implementation unit of national poverty alleviation and development strategies of rural China, and identifying the poverty degree, poverty type and poverty contributing factors of each poverty-stricken village is the precondition and guarantee of taking targeted measures in poverty alleviation strategies of China. To respond it, we construct a village-level multidimensional poverty measuring model, and use indicator contribution degree indices and linear regression method to explore poverty factors, while adopting Least Square Error (LSE) model and spatial econometric analysis model to identify the villages’ poverty types and poverty difference. The case study shows that: (1) Spatially, there is obvious territoriality in the distribution of poverty-stricken villages, and the poverty-stricken villages are concentrated in contiguous poverty-stricken areas. The areas with the highest VPI, in a descending order, are Gansu, Yunnan, Guizhou, Guangxi, Hunan, Qinghai, Sichuan, and Xinjiang. (2) The main factors contributing to the poverty of poverty-stricken villages in rural China include road construction, terrain type, frequency of natural disasters, per capita net income, labor force ratio, and cultural quality of labor force. The main causes of poverty include underdeveloped road construction conditions, frequent natural disasters, low level of income, and labor conditions. (3) Chinese poverty-stricken villages include six main subtypes, and most poverty-stricken villages are affected by multiple poverty-forming factors, reflected by a relatively high proportion of the three-factor dominant type, four-factor coordinative type, and five-factor combinative type. (4) There exist significant poverty differences in terms of geographical location and policy support, and the governments still need to carry out targeted poverty alleviation measures according to local conditions. The research can not only draw a macro overall poverty-reduction outline of impoverished villages in China, but also depict the specific poverty characteristics of each village, helping the government departments of poverty alleviation at all levels to mobilize all kinds of anti-poverty resources. 相似文献
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Village is an important implementation unit of national poverty alleviation and development strategies of rural China, and identifying the poverty degree, poverty type and poverty contributing factors of each poverty-stricken village is the precondition and guarantee of taking targeted measures in poverty alleviation strategies of China. To respond it, we construct a village-level multidimensional poverty measuring model, and use indicator contribution degree indices and linear regression method to explore poverty factors, while adopting Least Square Error(LSE) model and spatial econometric analysis model to identify the villages' poverty types and poverty difference. The case study shows that:(1) Spatially, there is obvious territoriality in the distribution of poverty-stricken villages, and the poverty-stricken villages are concentrated in contiguous poverty-stricken areas. The areas with the highest VPI, in a descending order, are Gansu, Yunnan, Guizhou, Guangxi, Hunan, Qinghai, Sichuan, and Xinjiang.(2) The main factors contributing to the poverty of poverty-stricken villages in rural China include road construction, terrain type, frequency of natural disasters, per capita net income, labor force ratio, and cultural quality of labor force. The main causes of poverty include underdeveloped road construction conditions, frequent natural disasters, low level of income, and labor conditions.(3) Chinese poverty-stricken villages include six main subtypes, and most poverty-stricken villages are affected by multiple poverty-forming factors, reflected by a relatively high proportion of the three-factor dominant type, four-factor coordinative type, and five-factor combinative type.(4) There exist significant poverty differences in terms of geographical location and policy support, and the governments still need to carry out targeted poverty alleviation measures according to local conditions. The research can not only draw a macro overall poverty-reduction outline of impoverished villages in China, but also depict the specific poverty characteristics of each village, helping the government departments of pov-erty alleviation at all levels to mobilize all kinds of anti-poverty resources. 相似文献
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湖南省乡村贫困的影响因素及调控路径研究 总被引：1，自引：0，他引：1
贫困是当今世界尖锐的社会问题之一,贫困问题的研究对于改善民生、保障民生和推动贫困地区的社会经济发展具有十分重要的意义。本文以湖南省51个贫困县为例,综合运用熵值法、空间回归分析等方法,从人口结构、居住条件、收入状况与家庭支出4个方面构建贫困测度指标体系,对乡村贫困空间分异特征、影响因素、类型划分、调控路径等进行研究。结果表明：① 湖南省乡村贫困的空间分布呈现出显著的差异性,总体上以轻度贫困和一般贫困为主,比较贫困所占比例较少,比较贫困主要位于武陵山连片特困地区,包括怀化与湘西地区。② 湖南省乡村贫困是区域自然条件和外部社会经济因素相互作用、交互影响的结果,乡村贫困与县均海拔、自然灾害发生面积、农林牧渔业总产值、乡村产业结构及城乡居民收入比呈正相关关系,与农业机械化总动力和人均耕地面积呈负相关关系。③ 基于乡村贫困的测度结果对湖南省51个贫困县进行类型划分,共分为单因素主导型、双因素驱动型、多因素综合型3个大类和P因素主导型、P-E因素驱动型、P-H-E因素综合型等14个小类,并从基础设施建设、文化教育、职业能力培训以及特色产业发展对不同类型贫困县提出相应的脱贫措施。 相似文献